BAB 4 RANCANGAN DATA WAREHOUSE YANG DIUSULKAN. Pada perancangan Data Warehouse Kementerian Dalam Negeri Bagian

Transkripsi

1 180 BAB 4 RANCANGAN DATA WAREHOUSE YANG DIUSULKAN 4.1 Arsitektur Data Warehouse Pada perancangan Data Warehouse Kementerian Dalam Negeri Bagian Kependudukan, kami mengusulkan sebuah Data Warehouse terpusat (Centralize Data Warehouse ), untuk menjamin konsistensi data yang ada ketika melakukan proses ETL. Ada beberapa alasan yang menjadi dasar penggunaan Data Warehouse terpusat, yaitu: 1. Data yang terdapat didalam Data Warehouse merupakan hasil integrasi dari berbagai sumber yang berbeda menjadi satu sumber informasi yang terpecaya untuk dapat diakses oleh user. 2. Dapat mengurangi redudansi data karena data dikelola didalam satu tempat penyimpanan yang terpusat. 3. Mempermudah proses pemantauan dan pemeliharaan Data Warehouse, karena hanya terdapat satu Data Warehouse yang ada.

2 181 DATA SOURCE DATA WAREHOUSE USER Administrator OLTP OLAP KEMENTERIAN Pimpinan(Menteri Eselon I, Eselon II) Administrasi Penduduk pada Kementerian Dalam Negeri Gambar 4.1 Gambar Arsiektur Data Warehouse pada Kementerian Dalam Negeri Penentuan Proses Bisnis Proses (fungsi) mengacu kepada subject masalah pada sebuah data mart tertentu, untuk itu proses dalam penulisan ini mengacu kepada transaksi transaksi yang terjadi di dalam data mart. Proses - proses dari Kementerian Dalam Negeri Bagian kependudukan yang di gunakan untuk merancang Data Warehouse adalah sebagai berikut : 1. Penyebaran penduduk Proses penyebaran penduduk pada Kementerian Dalam Negeri dilakukan dengan menggunakan proses pencatatan penduduk di tiap wilayah. Data yang ada meliputi : Wilayah, Jumlah penduduk.

3 Pertumbuhan penduduk Proses pertumbuhan penduduk dilakukan dengan menggunakan proses pencatatan penduduk ditiap wilayah per tahun berdasarkan subject data yang ada. Data yang digunakan meliputi : Wilayah, Jumlah penduduk, Data Umur, Data Jenis kelamin, status kewarganegaraan, Agama Penentuan GRAIN Grain merupakan data dari calon fakta yang dapat dianalisis. Memilih grain berarti menentukan apa yang sebenarnya dipresentasikan oleh record dalam tabel fakta. Grain dari Kementerian dalam Negeri bagian Kependudukan yang digunakan untuk merancang DataWarehouse adalah sebagai berikut : 1. Distribusi Penduduk menurut Wilayah Analisis digunakan untuk mengetahui penyebaran penduduk tiap wilayah yang meliputi Propinsi, Kabupaten, Kelurahan, Kecamatan di tiap wilayah. 2. Jumlah penduduk menurut wilayah dan Jenis Kelamin Analisis digunakan untuk mengetahui pertumbuhan penduduk menurut jenis kelamin dan umur ditiap wilayah. 3. Jumlah penduduk menurut umur dan jenis kelamin Analisis yang digunakan untuk mengetahui pertumbuhan penduduk menurut umur dan jenis kelamin.

4 Jumlah penduduk menurut Status Kewarganegaraan dan jenis kelamin Analisi yang digunakan untuk mengetahui pertumbuhan penduduk menurut status kewarganegaraan dan jenis kelamin di tiap wilayah. 5. Jumlah penduduk menurut Agama Analisis yang digunakan untuk mengetahui pertumbuhan penduduk menurut agama Penentuan Measure Grain dari table fakta menentukan fakta-fakta yang dapat ditampilkan. Pada tahap ini, hal yang dilakukan adalah menentukan measure(ukuran) yang dibutuhkan table fakta. Berikut ini adalah measure dari masing-masing tabel fakta: 1. Measure untuk fakta Distribusi penduduk menurut Wilayah adalah jumlah penduduk. 2. Measure untuk fakta jumlah penduduk menurut wilayah dan jenis kelamin adalah jenis kelamin 3. Measure untuk fakta jumlah penduduk menurut umur dan jenis kelamin adalah kelompok umur 4. Measure untuk fakta jumlah penduduk menurut Status Kewarganegaraan dan jenis kelamin adalah warga Negara Indonesia dan warga Negara asing 5. Measure untuk fakta jumlah penduduk menurut agama adalah jumlah agama di wilayah.

5 Penentuan Dimensi Tahap selanjutnya adalah mengidentifikasi dan menyesuaikan dimensi dengan table fakta. Dimensi adalah sudut pandang tentang suatu proses bisnis yang terdapat pada table fakta. Berikut ini adalah dimensi yang di perlukan: a. Dimensi Waktu (DIM_TIME) b. Dimensi Wilayah (DIM_WILAYAH) c. Dimensi Agama (DIM_AGAMA) d. Dimensi Jenis Kelamin (DIM_JENIS_KELAMIN) e. Dimensi Umur (DIM_UMUR) f. Dimensi Status Kewarganegaraan (DIM_KEWARGANEGARAAN) g. Dimensi Biodata WN (DIM_BIODATA_WN) h. Dimensi Penduduk (DIM_PENDUDUK)

6 Perancangan Schema Bintang(STAR SCHEMA) Skema Bintang Wilayah Gambar 4.2 Skema Bintang wilayah Skema bintang wilayah menjelaskan tentang peyebaran penduduk tiap wilayah di indonesia pertahun. Dalam skema bintang ini dapat dilihat informasi mengenai penyebaran penduduk ditiap provinsi, penyebaran penduduk di tiap kabupaten, penyebaran penduduk di tiap kelurahan, penyebaran penduduk tiap kecamatan. Measure dalam tabel fakta AGR_DUK_WIL ini menjelaskan tentang jumlah penduduk tiap wilayah yang meliputi provinsi, kabupaten, kelurahan serta kecamatan.

7 Skema Bintang Wilayah dan Jenis Kelamin Gambar 4.3 Skema bintang Wilayah dan Jenis Kelamin Skema bintang Wilayah dan Jenis Kelamin menjelaskan tentang Pertumbuhan jenis kelamin di tiap wilayah. Measure dalam tabel fakta AGR_DUK_JK ini menjelaskan tetang jumlah pertumbuhan penduduk menurut jenis kelamin tiap wilayah.

8 Skema Bintang Jenis Kelamin dan Umur Gambar 4.4 Skema bintang Jenis Kelamin dan Umur

9 188 Skema bintang Jenis Kelamin dan Umur ini menjelaskan tentang Penyebaran peduduk berdasarkan jenis kelamin dan umur. Measure dalam tabel fakta Jenis AGR_DUK_UMR ini menjelaskan jumlah pertumbuhan penduduk menurut jenis kelamin dan umur, serta adanya pengelompokan umur berdasarkan Non Produktif, Produktif dan Lansia Skema Bintang Status Kewarganegaraan Gambar 4.5 Skema bintang Status Kewarganegaraan

10 189 Skema bintang status kewarganegaraan ini menjelaskan tentang status warga negara apakah penduduk tersebut status warga negara indonesia atau penduduk tersebut warga negara asing. Measure dalam tabel fakta AGR_DUK_KEWARGANEGARAAN menjelaskan tetang jumlah penduduk berdsarkan status kewarganegaraan indonesia atau kewarganegaraan asing Skema bintang agama Gambar 4.6 Skema bintang Agama

11 190 Skema bintang agama menjelaskan pertumbuhan penduduk berdasarkan agama yang ada di indonesia. Measure dalam tabel fakta AGR_DUK_AGAMA ini menjelaskan tentang jumlah pertumbuhan penduduk berdasarkan agama di indonesia Meta data Informasi mengenai struktur dari data yang terdapat didalam datawarehouse terdapat di dalam metadata, yakni informasi tentang data yang digunakan, apakah itu baik dalam bentuk transformasi data yang dilakukan atau pun dayang yang diciptakan didalam keperluan membangun data warehouse. metadata diperlukan sebagai panduan atau indeks yang menjelaskan struktur atau isi data dalam proses transformasi dari data operasional ke data warehouse. Berikut ini adalah metada data dari data warehouse Kementerian dalam Negeri bagian Kependudukan

12 191 Metadata Tabel Dimensi 1. Tabel Dimensi Waktu a. Nama tabel : DIM_TIME b. Keterangan : Data-data mengenai waktu c. Primary key : TIME_KEY(Surrogate Key) Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Transformasi Field Tipe Ukuran Tabel TIME_KEY Integer 4 Surrogate Key Create Tahun Integer 4 Create Bulan Integer 4 Create Table 4.1 Dimensi Waktu

13 Tabel Dimensi Wilayah a. Nama tabel : DIM_WILAYAH b. Keterangan : Data-data mengenai wilayah c. Primary key : WIL_KEY Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Transformasi Field Tipe Ukuran Tabel WIL_KEY Integer 4 Surrogate Key Create Kd_prop Varchar 2 Application Key Propinsi Varchar 2 Wilayah Copy Kd_kab Varchar 5 Application Key Kabupaten Varchar 5 Wilayah Copy Kd_kel Varchar 15 Application Key Kelurahan Varchar 15 Wilayah Copy Kd_kec Varchar 8 Application Key Kecamatan Varchar 8 Wilayah Copy Nama_prop Varchar 80 DESKRIPSI Varchar 80 Wilayah Copy Nama_kab Varchar 80 DESKRIPSI Varchar 80 Wilayah Copy Nama_kel Varchar 80 DESKRIPSI Varchar 80 Wilayah Copy

14 193 nama_kec Varchar 80 DESKRIPSI Varchar 80 Wilayah Copy Table 4.2 Dimensi Wilayah 3. Tabel Dimensi Jenis Kelamin a. Nama tabel : DIM_JENIS_KELAMIN b. Keterangan : Data- data mengenai jenis kelamin c. Primary key : JK_KEY Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Transformasi Field Tipe Ukuran Tabel JK_KEY Integer 2 Surrogate Key Create Id_jenis_kelamin Varchar 2 Application Key jenis kelamin Varchar 2 jenis kelamin copy Jenis_kelamin Varchar 20 - jenis kelamin Varchar 20 jenis kelamin copy Table 4.3 Dimensi Jenis Kelamin

15 Tabel Dimensi Umur a. Nama Tabel : DIM_UMUR b. Keterangan : Data-data mengenai umur c. Primary key : UMR_KEY Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Transformasi Field Tipe Ukuran Tabel UMR_KEY Integer 2 Surrogate Key Create Id_umur Varchar 3 Application Key Umur Varchar 2 Umur copy Umur Integer 2 - Umur Integer 2 Umur copy Tabel 4.4 Dimensi Umur

16 Tabel Dimensi Status Kewarganegaraan a. Nama tabel : DIM_KEWARGANEGARAAN b. Keterangan : Data-data mengenai status kewarganegaraan c. Primary key : KWRGNGRAN_KEY Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Transformasi Field Tipe Ukuran Tabel KWRGNGRAN_KEY Integer 2 Surrogate Key Create Id_status_WN Varchar 2 Application Key StatusWN Varchar 2 StatusWN copy status_wn Varchar 15 - StatusWN Varchar 15 StatusWN copy Tabel 4.5 Dimensi Status Kewarganegaraan

17 Tabel Dimensi Agama a. Nama tabel : DIM_AGAMA b. Keterangan : Data-data mengenai Agama c. Primary key : AGAMA_KEY Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Transformasi Field Tipe Ukuran Tabel AGAMA_KEY Integer 2 Surrogate Key Create Id_agama Varchar 2 Application Key Agama Varchar 2 Agama copy Nama_agama Varchar 60 - Agama Varchar 60 Agama copy Table 4.6 Dimensi Agama

18 Tabel Dimensi Biodata_WN d. Nama tabel : DIM_BIODATA_WN e. Keterangan : Data-data mengenai Biodata Warga Negara f. Primary key : BIODATA_WN_KEY Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Transformasi Field Tipe Ukuran Tabel BIODATA_WN_KEY Integer 4 Surrogate Key Create Kd_biodata_WNI Varchar 16 Application Key Biodata_WN Varchar 16 BIODATA_WN Copy Kd_kab Varchar 5 Application Key Kabupaten Varchar 5 BIODATA_WN Copy

19 198 Kd_kel Varchar 15 Application Key Kelurahan Varchar 15 BIODATA_WN Copy Kd_kec Varchar 8 Application Key Kecamatan Varchar 8 BIODATA_WN Copy Kd_Prop Varchar 2 Application Key Propinsi Varchar 2 BIODATA_WN Copy Kd_Wilayah Varchar 20 Application Key Wilayah Varchar 20 BIODATA_WN Copy Kd_data_Penduduk Varchar 16 Application Key Penduduk Varchar 16 BIODATA_WN Copy Nama_Lengkap Varchar 50 DESKRIPSI Varchar 50 BIODATA_WN Copy Alamat Varchar 50 DESKRIPSI Varchar 50 BIODATA_WN Copy TTL datetime DESKRIPSI Varchar BIODATA_WN Copy Table 4.7 Dimensi Biodata_WN 8. Tabel Dimensi Penduduk g. Nama tabel : DIM_PENDUDUK h. Keterangan : Data-data mengenai penduduk i. Primary key : PENDUDUK_KEY Field Tipe Ukuran Keterangan Sumber Transformasi Field Tipe Ukuran Tabel PENDUDUK_KEY Integer 4 Surrogate Key Create

20 199 Kd_data_penduduk Varchar 16 Application Key Penduduk Varchar 16 Penduduk Copy Kd_Wilayah Varchar 20 Application Key Wilayah Varchar 20 Penduduk Copy Id_Umur Varchar 3 Application Key Umur Varchar 3 Penduduk Copy Id_Status_WN Varchar 2 Application Key Status_WN Varchar 2 Penduduk Copy Id_Jenis_Kelamin Varchar 2 Application Key Jenis_kelamin Varchar 2 Penduduk Copy Id_Agama Varchar 2 Application Key Agama Varchar 2 Penduduk Copy Table 4.8 Dimensi Penduduk

21 Metadata Tabel Fakta 1. Tabel fakta Distribusi Penduduk menurut Wilayah a. Nama Tabel : FactAGR_DUK_WIL b. Keterangan : Data mengenai informasi penyebaran penduduk tiap wilayah c. Primary key : - Nama Field Tipe Data Ukuran Field Keterangan Proses Tabel Sumber WIL_KEY Integer 4 Nomor Wilayah copy DIM_WILAYAH TIME_KEY Integer 4 Nomor Waktu copy DIM_TIME JUM_DUK_DISTR_WIL Float 8 - create Tabel 4.9 Hasil Transformasi Tabel Fakta Distribusi Penduduk menurut Wilayah Hasil transformasi tabel fakta Distribusi Penduduk menurut Wilayah Transformasi: Sumber -> DIM_TIME, DIM_WILAYAH Tujuan -> FactAGR_DUK_WIL Nama Field sumber data Tabel Field Tipe data Ukuran Field TIME_KEY DIM_TIME TIME_KEY Integer 4 WIL_KEY DIM_WILAYAH WIL_KEY Integer 4 Tabel 4.10 Sumber Data Tabel Fakta Distribusi Penduduk menurut Wilayah

22 2. Tabel fakta jumlah penduduk menurut wilayah dan jenis kelamin a. Nama Tabel : FactAGR_DUK_JK b. Keterangan : Data mengenai informasi pertumbuhan penduduk menurut wilayah dan jenis kelamin. c. Primary key : - Nama Field Tipe Data Ukuran Field Keterangan Proses Tabel Sumber WIL_KEY Integer 4 Nomor Wilayah copy DIM_WILAYAH TIME_KEY Integer 4 Nomor Waktu copy DIM_TIME JK_KEY Integer 2 Nomor Jenis Kelamin copy DIM_JENIS_KELAMIN JUMLAH_DUK_WIL_JK Number 8 - create JML_DUK_RASIO_JK Number 8 - create Tabel 4.11 Hasil Transformasi Tabel Fakta Jumlah Penduduk menurut Wilayah dan jenis kelamin Hasil transformasi tabel fakta Distribusi Penduduk menurut Wilayah dan jenis kelamin Transformasi: Sumber -> DIM_TIME, DIM_WILAYAH, DIM_JENIS_KELAMIN Tujuan -> FactAGR_DUK_JK Nama Field sumber data Tabel Field Tipe data Ukuran Field TimeKey DIM_TIME TIME_KEY Integer 4

23 WIL_KEY DIM_WILAYAH WIL_KEY Integer 4 JK_KEY DIM_JENISKELAMIN JK_KEY Integer 2 Tabel 4.12 Sumber Data Tabel Fakta Distribusi penduduk menurut wilayah dan jenis kelamin 3. Tabel fakta jumlah penduduk menurut jenis kelamin dan umur a. Nama Tabel : FactAGR_DUK_UMR b. Keterangan : Data mengenai informasi pertumbuhan penduduk menurut umur dan jenis kelamin. c. Primary key : - Ukuran Nama Field Tipe Data Field Keterangan Proses Tabel Sumber WIL_KEY Integer 4 Nomor Wilayah copy DIM_WILAYAH TIME_KEY Integer 4 Nomor Waktu copy DIM_TIME JK_KEY Integer 2 Nomor Jenis Kelamin copy DIM_JENIS_KELAMIN UMR_KEY Integer 2 Nomor Umur copy DIM_UMUR JUMLAH_DUK_KLMPK_UMUR Number 8 - create KLMPK_UMUR_KEY Varchar 15 - create Tabel 4.13 Hasil Transformasi Tabel Fakta Jumlah Penduduk menurut jenis kelamin dan umur

24 Hasil transformasi tabel fakta Distribusi Penduduk menurut Wilayah dan jenis kelamin Transformasi: Sumber -> DIM_TIME, DIM_WILAYAH, DIM_JENIS_KELAMIN Tujuan -> FactAGR_DUK_UMR Nama Field sumber data Tabel Field Tipe data Ukuran Field TimeKey DIM_TIME TIME_KEY Integer 4 WIL_KEY DIM_WILAYAH WIL_KEY Integer 4 JK_KEY DIM_JENISKELAMIN JK_KEY Integer 2 UMR_KEY DIM_UMUR UMR_KEY Integer 2 Tabel 4.14 Sumber Data Tabel Fakta Distribusi penduduk menurut jenis kelamin dan umur

25 4. Tabel fakta jumlah penduduk menurut status kewarganegaraan dan jenis kelamin a. Nama Tabel : FactAGR_DUK_KEWARGANEGARAAN b. Keterangan : Data mengenai informasi pertumbuhan penduduk menurut status kewarganegaraan dan jenis kelamin. c. Primary key Nama Field Tipe Data Ukuran Field Keterangan Proses Tabel Sumber WIL_KEY Integer 4 Nomor Wilayah copy DIM_WILAYAH TIME_KEY Integer 4 Nomor Waktu copy DIM_TIME Nomor Jenis JK_KEY Integer 2 Kelamin copy DIM_JENIS_KELAMIN Nomor Status KWRGNGRAN_KEY Integer 2 WN copy DIM_KEWARGANEGARAAN JML_DUK_KEWARGANEGARAAN Number 8 - create Tabel 4.15 Hasil Transformasi Tabel Fakta Jumlah Penduduk menurut status kewarganegaraan dan jenis kelamin

26 Hasil transformasi tabel fakta Distribusi Penduduk menurut Status Kewarganegaraan dan jenis kelamin Transformasi: Sumber -> DIM_TIME, DIM_WILAYAH, DIM_JENIS_KELAMIN, DIM_KEWARGANEGRAAN Tujuan -> FactAGR_DUK_KEWARGANEGARAAN Nama Field sumber data Tabel Field Tipe data Ukuran Field TIME_KEY DIM_TIME TIME_KEY Integer 4 WIL_KEY DIM_WILAYAH WIL_KEY Integer 4 JK_KEY DIM_JENISKELAMIN JK_KEY Integer 2 KWRGNGRAN_KEY DIM_KEWARGANEGARAAN KWRGNGRAN_KEY Integer 2 Tabel 4.16 Sumber Data Tabel Fakta Distribusi penduduk menurut status kewarganegaraan dan jenis kelamin

27 5. Tabel fakta jumlah penduduk menurut agama a. Nama Tabel : FactAGR_DUK_AGAMA b. Keterangan : Data mengenai informasi pertumbuhan penduduk menurut agama c. Primary key : - Nama Field Tipe Data Ukuran Field Keterangan Proses Tabel Sumber WIL_KEY Integer 4 Nomor Wilayah copy DIM_WILAYAH TIME_KEY Integer 4 Nomor Waktu copy DIM_TIME AGAMA_KEY Integer 2 Nomor agama copy DIM_AGAMA JML_DUK_AGAMA Number 8 - create Tabel 4.17 Hasil Transformasi Tabel Fakta Jumlah Penduduk menurut agama Hasil transformasi tabel fakta Distribusi Penduduk menurut agama Transformasi: Sumber -> DIM_TIME, DIM_WILAYAH, DIM_AGAMA Tujuan -> FactAGR_DUK_AGAMA

28 Nama Field sumber data Tabel Field Tipe data Ukuran Field TimeKey DIM_TIME TIME_KEY Integer 4 WIL_KEY DIM_WILAYAH WIL_KEY Integer 4 AGAMA_KEY DIM_AGAMA AGAMA_KEY Integer 2 Tabel 4.18 Sumber Data Tabel Fakta Distribusi penduduk menurut agama Analisis Kapasistas Media Penyimpanan Rumus yang digunakana untuk penghitungan jumlah space yang dibutuhkan untuk menyimpan data dalam sebuah tabel di SQL Server 2005 yang dapat dilihat pada SQL Server Books Online adalah sebagai berikut : 1. Menghitung jumlah baris yang ada di tabel: Num_Rows = jumlah baris dalam suatu tabel 2. Menghitung jumlah kolom yang memiliki panjang yang tetap (fixed-length) dan kolom yang memiliki panjang bervariasi (variable-length) dan hitung jumlah space yang dibutuhkan untuk penyimpanan kolom tersebut : Num_Cols = total jumlah kolom dalam sebuah tabel. Fixed_Data_Size = total byte untuk semua kolom fixed-length. Num_Variable_Cols = jumlah kolom variable-length. Max_Var_size = nilai byte maksimun untuk semua kolom variable-length.

29 3. Bagian dari baris, yang dikenal dengan bitmap null, dipesan untuk mengelola nllability kolom. Hitung ukurannya: Null_Bitmap = 2+((Num_Cols + 7)/8) 4. Hitung variable-length data size: Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_cols x 2) + Max_Var_size 5. Hitung besaranya total baris ( total row size): Row_Size = Fixed_Data_Size + Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 Nilai 4 dalam formula adalah ukuran tambahan header baris dari baris data. 6. Hitungan jumlah baris per page (8096 free byetes per page): Rows_Per_Page = 8096 / (Row_Size + 2) 7. Hitung jumlah page yang dibutuhkan untuk menyimpan semua baris: Num_Pages = Num_Rows / Rows_Per_Page 8. Hitung Jumlah space yang dibutuhkan untuk menyimpan data di tabel (8192 total bytes per page): Heap size(bytes) = 8192 x Num_Pages Analisis perkiraaan kapasistas media penyimpanan data untuk tabel fakta pada data Warehouse yang dirancang adalah seperti berikut ini: R n = R *(n+1+i) n ), dengan R adalah jumlah record saat ini I adalah persentase pertumbuhan record per tahun n adalah jangka waktu tahun.

30 1. Master Wilayah Jumlah transaksi dalam 1 bulan sekitar 5 transaksi Jumlah baris tiap transaksi sekitar 1 transaksi Jumlah baris dalam 1 bulan sekitar 5*1 = 5 baris Jumlah record dalam 1 tahun *12 = baris Num_rows = baris Jumlah kolom (Num_cols) = 1 kolom Fixed_Data_Size = 4 bytes Num_Variable_Cols = 8 kolom Max_Var_Size = 80 bytes Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols *2) + Max_Var_Size = 2 + (8*2) + 80 = 98 bytes Null Bitmap = Bit status nol kolom = 2 +((Num_Cols+7) / 8)= 2 + ((8+7) /8) = 4 Row_Size = Fixed_Data_Size +Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = = 110 bytes Rows_Per_Page = 8096 / (Row_size+2) = 8096 /(110+2) = 72 baris Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = / 72 = page Ukuran dari sebuah tabel dalam 1 tahun Dalam byte = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * = bytes Dalam Kbyte = / 1024 = Kbytes

31 Dalam Mbyte = / 1024 = 130 Mbytes Ukuran dari sebuah tabel dalam 3 tahun Dalam byte = * 3 = bytes Dalam Kbyte = * 3 = Kbytes Dalam Mbyte = 130 * 3 = 400 Mbytes 2. Master Jenis Kelamin Jumlah transaksi dalam 1 bulan sekitar 5 transaksi Jumlah baris tiap transaksi sekitar 1 transaksi Jumlah baris dalam 1 bulan sekitar 5*1 = 5 baris Jumlah record dalam 1 tahun 2*12 = 24 baris Num_rows = 24 baris Jumlah kolom (Num_cols) = 1 kolom Fixed_Data_Size = 4 bytes Num_Variable_Cols = 2 kolom Max_Var_Size = 20 bytes Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols *2) + Max_Var_Size = 2 + (2*2) + 20 = 26 bytes Null Bitmap = Bit status nol kolom = 2 +((Num_Cols+7) / 8)= 2 + ((2+7) /8) = 3 Row_Size = Fixed_Data_Size +Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = =37 bytes

32 Rows_Per_Page = 8096 / (Row_size+2) = 8096 /(37+2) = 208 baris Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = 24 / 208 = 1 page Ukuran dari sebuah tabel dalam 1 tahun Dalam byte = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 1 =8192 bytes Dalam Kbyte = 8192/ 1024 = 8 Kbytes Dalam Mbyte = 8 / 1024 = 0,01 Mbytes Ukuran dari sebuah tabel dalam 3 tahun Dalam byte = 8192 * 3 = bytes Dalam Kbyte = 8 * 3 = 24 Kbytes Dalam Mbyte = 0,01 * 3 = 0,03 Mbytes 3. Master Umur Jumlah transaksi dalam 1 bulan sekitar 5 transaksi Jumlah baris tiap transaksi sekitar 1 transaksi Jumlah baris dalam 1 bulan sekitar 5*1 = 5 baris Jumlah record dalam 1 tahun 100*12 = 1200 baris Num_rows = 1200 baris Jumlah kolom (Num_cols) = 3 kolom Fixed_Data_Size = 8 bytes Num_Variable_Cols = 1 kolom

33 Max_Var_Size = 3 bytes Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols *2) + Max_Var_Size = 2 + (1*2) + 3 = 7 bytes Null Bitmap = Bit status nol kolom = 2 +((Num_Cols+7) / 8)= 2 + ((1+7) /8) = 3 Row_Size = Fixed_Data_Size +Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = = 22 bytes Rows_Per_Page = 8096 / (Row_size+2) = 8096 /(22+2) = 337 baris Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page =1200 / 337 = 4 page Ukuran dari sebuah tabel dalam 1 tahun Dalam byte = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 4 =32768 bytes Dalam Kbyte = / 1024 = 32 Kbytes Dalam Mbyte = 32 / 1024 = 0,03 Mbytes Ukuran dari sebuah tabel dalam 3 tahun Dalam byte = * 3 = bytes Dalam Kbyte = 32 * 3 = 96 Kbytes Dalam Mbyte = 0,03 * 3 = 0,09 Mbytes 4. Master Status Kewarganegaraan Jumlah transaksi dalam 1 bulan sekitar 5 transaksi

34 Jumlah baris tiap transaksi sekitar 1 transaksi Jumlah baris dalam 1 bulan sekitar 5*1 = 5 baris Jumlah record dalam 1 tahun 2*12 = 24 baris Num_rows = 24 baris Jumlah kolom (Num_cols) = 3 kolom Fixed_Data_Size = 4 bytes Num_Variable_Cols = 2 kolom Max_Var_Size = 15 bytes Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols *2) + Max_Var_Size = 2 + (2*2) + 15= 21 bytes Null Bitmap = Bit status nol kolom = 2 +((Num_Cols+7) / 8)= 2 + ((2+7) /8) = 3 Row_Size = Fixed_Data_Size +Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = = 32 bytes Rows_Per_Page = 8096 / (Row_size+2) = 8096 /(32+2) = 238 baris Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = 24 / 238 = 1 page Ukuran dari sebuah tabel dalam 1 tahun Dalam byte = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 1 = 8192 bytes Dalam Kbyte = 8192/ 1024 = 8 Kbytes Dalam Mbyte = 8 / 1024 = 0,01 Mbytes Ukuran dari sebuah tabel dalam 3 tahun Dalam byte = 8192 * 3 = bytes

35 Dalam Kbyte = 8 * 3 = 24 Kbytes Dalam Mbyte = 0,01 * 3 = 0,03 Mbytes 5. Master Agama Jumlah transaksi dalam 1 bulan sekitar 5 transaksi Jumlah baris tiap transaksi sekitar 1 transaksi Jumlah baris dalam 1 bulan sekitar 5*1 =5 baris Jumlah record dalam 1 tahun 5*12 = 60 baris Num_rows = 60 baris Jumlah kolom (Num_cols) = 3 kolom Fixed_Data_Size = 4 bytes Num_Variable_Cols = 2 kolom Max_Var_Size = 60 bytes Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols *2) + Max_Var_Size = 2 + (2*2) + 60= 66 bytes Null Bitmap = Bit status nol kolom = 2 +((Num_Cols+7) / 8)= 2 + ((2+7) /8) = 3 Row_Size = Fixed_Data_Size +Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = = 77 bytes Rows_Per_Page = 8096 / (Row_size+2) = 8096 /(77+2) = 102 baris Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page =60 / 102 = 1 page

36 Ukuran dari sebuah tabel dalam 1 tahun Dalam byte = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 1 = 8192 bytes Dalam Kbyte = 8192/ 1024 = 8 Kbytes Dalam Mbyte = 8 / 1024 = 0,01 Mbytes Ukuran dari sebuah tabel dalam 3 tahun Dalam byte = 8192 * 3 = bytes Dalam Kbyte = 8 * 3 = 24 Kbytes Dalam Mbyte = 0,01 * 3 = 0,03 Mbytes 6. Master Biodata_WN Jumlah transaksi dalam 1 bulan sekitar 5 transaksi Jumlah baris tiap transaksi sekitar 1 transaksi Jumlah baris dalam 1 bulan sekitar 5*1 =5 baris Jumlah record dalam 1 tahun *12 = baris Num_rows = baris Jumlah kolom (Num_cols) = 1 kolom Fixed_Data_Size = 4 bytes Num_Variable_Cols = 9 kolom Max_Var_Size = 80 bytes Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols *2) + Max_Var_Size = 2 + (9*2) + 80= 100 bytes

37 Null Bitmap = Bit status nol kolom = 2 +((Num_Cols+7) / 8)= 2 + ((9+7) /8) = 4 Row_Size = Fixed_Data_Size +Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = = 112 bytes Rows_Per_Page = 8096 / (Row_size+2) = 8096 /(112+2) = 72 baris Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = / 72 = page Ukuran dari sebuah tabel dalam 1 tahun Dalam byte = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * = bytes Dalam Kbyte = / 1024 = Kbytes Dalam Mbyte = / 1024 = 260 Mbytes Ukuran dari sebuah tabel dalam 3 tahun Dalam byte = * 3 = bytes Dalam Kbyte = * 3 = Kbytes Dalam Mbyte = 260 * 3 = 780 Mbytes 7. Master Penduduk Jumlah transaksi dalam 1 bulan sekitar 5 transaksi Jumlah baris tiap transaksi sekitar 1 transaksi Jumlah baris dalam 1 bulan sekitar 5*1 =5 baris

38 Jumlah record dalam 1 tahun *12 = baris Num_rows = baris Jumlah kolom (Num_cols) = 1 kolom Fixed_Data_Size = 4 bytes Num_Variable_Cols = 6 kolom Max_Var_Size = 20 bytes Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols *2) + Max_Var_Size = 2 + (9*2) + 20= 40 bytes Null Bitmap = Bit status nol kolom = 2 +((Num_Cols+7) / 8)= 2 + ((6+7) /8) = 4 Row_Size = Fixed_Data_Size +Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = = 52 bytes Rows_Per_Page = 8096 / (Row_size+2) = 8096 /(52+2) = 150 baris Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = / 150 = page Ukuran dari sebuah tabel dalam 1 tahun Dalam byte = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * = bytes Dalam Kbyte = / 1024 = Kbytes Dalam Mbyte = / 1024 = 125 Mbytes Ukuran dari sebuah tabel dalam 3 tahun Dalam byte = * 3 = bytes Dalam Kbyte = * 3 = Kbytes

39 Dalam Mbyte = 125 * 3 = 375 Mbytes 8. Tabel fakta Distribusi Penduduk menurut Wilayah Jumlah transaksi dalam 1 bulan sekitar 5 transaksi Jumlah baris tiap transaksi sekitar 1 transaksi Jumlah baris dalam 1 bulan sekitar 5*1 =5 baris Jumlah record dalam 1 tahun *12 = baris Num_rows = baris Jumlah kolom (Num_cols) = 8 kolom Fixed_Data_Size = 4+4= 8 bytes Num_Variable_Cols = 0 kolom Max_Var_Size = 20 bytes Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols *2) + Max_Var_Size = 2 + (0*2) + 20 = 22 bytes Null Bitmap = Bit status nol kolom = 2 +((Num_Cols+7) / 8)= 2 + ((0+7) /8) = 2 Row_Size = Fixed_Data_Size +Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = = 36 bytes Rows_Per_Page = 8096 / (Row_size+2) = 8096 /(36+2) = 213 baris Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = / 213 = 5634 page Ukuran dari sebuah tabel dalam 1 tahun Dalam byte = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 5634 = bytes Dalam Kbyte = / 1024 = Kbytes Dalam Mbyte = / 1024 = 45 Mbytes

40 Ukuran dari sebuah tabel dalam 3 tahun Dalam byte = * 3 = bytes Dalam Kbyte = * 3 = Kbytes Dalam Mbyte = 45 * 3 = 135 Mbytes 9. Tabel fakta jumlah penduduk menurut wilayah dan jenis kelamin Jumlah transaksi dalam 1 bulan sekitar 5 transaksi Jumlah baris tiap transaksi sekitar 1 transaksi Jumlah baris dalam 1 bulan sekitar 5*1 =5 baris Jumlah record dalam 1 tahun 12000*12 = baris Num_rows = baris Jumlah kolom (Num_cols) = 2 kolom Fixed_Data_Size = 4+4 bytes Num_Variable_Cols = 1 kolom Max_Var_Size = 20 bytes Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols *2) + Max_Var_Size = 2 + (1*2) + 20 = 24 bytes Null Bitmap = Bit status nol kolom = 2 +((Num_Cols+7) / 8)= 2 + ((1+7) /8) = 3 Row_Size = Fixed_Data_Size +Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = = 39 bytes Rows_Per_Page = 8096 / (Row_size+2) = 8096 /(39+2) = 197 baris

41 Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page =12000 / 197 = 61 page Ukuran dari sebuah tabel dalam 1 tahun Dalam byte = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 61 = bytes Dalam Kbyte = / 1024 = 488 Kbytes Dalam Mbyte = 488 / 1024 = 0,48 Mbytes Ukuran dari sebuah tabel dalam 3 tahun Dalam byte = * 3 = bytes Dalam Kbyte = 488 * 3 = 1464 Kbytes Dalam Mbyte = 0,48 * 3 = 1,44 Mbytes 10. Tabel fakta jumlah penduduk menurut jenis kelamin dan umur Jumlah transaksi dalam 1 bulan sekitar 5 transaksi Jumlah baris tiap transaksi sekitar 1 transaksi Jumlah baris dalam 1 bulan sekitar 5*1 = 5 baris Jumlah record dalam 1 tahun 1000*12 =12000 baris Num_rows = baris Jumlah kolom (Num_cols) = 4 kolom Fixed_Data_Size = 4+4=8 bytes Num_Variable_Cols = 0 kolom Max_Var_Size = 20 bytes Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols *2) + Max_Var_Size

42 = 2 + (0*2) + 20 = 22 bytes Null Bitmap = Bit status nol kolom = 2 +((Num_Cols+7) / 8)= 2 + ((0+7) /8) = 2 Row_Size = Fixed_Data_Size +Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = = 36 bytes Rows_Per_Page = 8096 / (Row_size+2) = 8096 /(36+2) = 225 baris Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page =12000 / 225 = 53 page Ukuran dari sebuah tabel dalam 1 tahun Dalam byte = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 53 = bytes Dalam Kbyte = / 1024 = 424 Kbytes Dalam Mbyte = 424 / 1024 = 0,41 Mbytes Ukuran dari sebuah tabel dalam 3 tahun Dalam byte = * 3 = bytes Dalam Kbyte = 424 * 3 = 1272 Kbytes Dalam Mbyte = 0,41 * 3 = 1,23 Mbytes 11. Tabel fakta jumlah penduduk menurut status kewarganegaraan dan jenis kelamin Jumlah transaksi dalam 1 bulan sekitar 5 transaksi Jumlah baris tiap transaksi sekitar 1 transaksi Jumlah baris dalam 1 bulan sekitar 5*1 = 5 baris Jumlah record dalam 1 tahun 1000*12 =12000 baris Num_rows = baris

43 Jumlah kolom (Num_cols) = 3 kolom Fixed_Data_Size = 4+4= 8 bytes Num_Variable_Cols = 2 kolom Max_Var_Size = 20 bytes Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols *2) + Max_Var_Size = 2 + (2*2) + 20 = 26 bytes Null Bitmap = Bit status nol kolom = 2 +((Num_Cols+7) / 8)= 2 + ((2+7) /8) = 3 Row_Size = Fixed_Data_Size +Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = = 41 bytes Rows_Per_Page = 8096 / (Row_size+2) = 8096 /(41+2) = 180 baris Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page =12000 / 180 = 67 page Ukuran dari sebuah tabel dalam 1 tahun Dalam byte = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 67 = bytes Dalam Kbyte = / 1024 = 536 Kbytes Dalam Mbyte = 536 / 1024 = 0,52 Mbytes Ukuran dari sebuah tabel dalam 3 tahun Dalam byte = * 3 = bytes Dalam Kbyte = 536 * 3 = 1608 Kbytes Dalam Mbyte = 0,52 * 3 = 1,56 Mbytes 12. Tabel fakta jumlah penduduk menurut agama

44 Jumlah transaksi dalam 1 bulan sekitar 5 transaksi Jumlah baris tiap transaksi sekitar 1 transaksi Jumlah baris dalam 1 bulan sekitar 5*1 = 5 baris Jumlah record dalam 1 tahun 1000*12 = baris Num_rows = baris Jumlah kolom (Num_cols) = 1 kolom Fixed_Data_Size = 4 + 4= 8 bytes Num_Variable_Cols = 1 kolom Max_Var_Size = 2 bytes Variable_Data_Size = 2 + (Num_Variable_Cols *2) + Max_Var_Size = 2 + (1*2) + 2 = 6 bytes Null Bitmap = Bit status nol kolom = 2 +((Num_Cols+7) / 8)= 2 + ((2+7) /8) = 3 Row_Size = Fixed_Data_Size +Variable_Data_Size + Null_Bitmap + 4 = = 21 bytes Rows_Per_Page = 8096 / (Row_size+2) = 8096 /(21+2) = 352 baris Num_of_Pages = Num_Row / Rows_Per_Page = / 352 = 34 page Ukuran dari sebuah tabel dalam 1 tahun Dalam byte = 8192 * Num_of_Pages = 8192 * 34 = bytes Dalam Kbyte = / 1024 = 272 Kbytes Dalam Mbyte = 272 / 1024 = 0,265 Mbytes Ukuran dari sebuah tabel dalam 3 tahun Dalam byte = * 3 = bytes

45 Dalam Kbyte = 272 * 3 = 816 Kbytes Dalam Mbyte = 0,265 * 3 = 0,795 Mbytes Kesimpulan Kapasistas Media Penyimpanan Nama Tabel Jumlah Bytes (Mbytes) 1 Tahun 3 Tahun Master wilayah Master Jenis Kelamin Master Umur Master setatus Kewarganegaraan Master Biodata WN Master Penduduk Master Agama

46 Total Tabel 4.19 Tabel Analisis Kapasitas Media Penyimpanan Tabel Master Nama Jumlah Bytes (Mbytes) Tabel 1 Tahun 3 Tahun Fakta Distribusi Penduduk Menurut Wilayah Fakta Jumlah Penduduk Menurut Wilayah dan Jenis kelamin Fakata Jumlah Penduduk Menurut Jenis Kelamin dan Umur Fakta Jumlah Pendudk Menurut Status Kewarganegaraan dan Jenis Kelamin

47 Fakta Jumlah Penduduk Menurut Agama Total Tabel 4.20 Tabel Analisis Kapasitas Media Penyimpanan Tabel Fakta DATA TRANSFORMATION SERVICE DIMENSI WAKTU(DIM_TIME)

48 Gambar 4.7 DTS Dimensi Waktu Gambar diatas adalah proses transformasi DIM_WAKTU dimana proses tranformasi ini menarik data dari Input yang didapat dari hasil query yang mengambil data tanggal BiodataWN di database OLTP dan tanggal tersebut diubah dalam bentuk tahun kedalam tabel DIM_WAKTU(Destination) di database OLAP. Proses transformasi data di tujukan oleh arah panah yang menghubungkan Input ke destination DIMENSI WILAYAH (DIM_WILAYAH)

49 Gambar 4.8 DTS Dimensi Wilayah Gambar diatas adalah proses transformasi DIM_WILAYAH dimana proses tranformasi ini menarik data dari INPUT yang didapat dari hasil query yang mengambil data kd_prop, kd_kab, kd_kec, kd_kel, nama_propinsi, nama_kab, nama_kec, nama_kel dari wilayah di database OLTP. Query tersebut juga membandingkan tanggal Insert data di tabel wilayah dengan tanggal di tabel FilterTimeStamp pada database OLAP. jika tanggalnya lebih besar maka data ditarik tetapi jika tanggalnya sama atau lebih kecil maka data tidak ditarik. Proses

50 transformasi data di tujukan oleh arah panah yang menghubungkan source ke destination DIMENSI JENIS KELAMIN (DIM_JENIS_KELAMIN) Gambar 4.9 DTS Dimensi Jenis Kelamin Gambar diatas adalah proses transformasi DIM_JENIS_KELAMIN dimana proses tranformasi ini menarik data dari INPUT yang didapat dari hasil query yang mengambil Id_jenis_kelamin dan Jenis_kelamin dari jeniskelamin di database OLTP. Query tersebut juga membandingkan tanggal Insert data di tabel

51 wilayah dengan tanggal di tabel FilterTimeStamp pada database OLAP. jika tanggalnya lebih besar maka data ditarik tetapi jika tanggalnya sama atau lebih kecil maka data tidak ditarik. Proses transformasi data di tujukan oleh arah panah yang menghubungkan source ke destination DIMENSI STATUS WARGANEGARA (DIM_STATUS_WN) Gambar 4.10 DTS Dimensi Status Kewarganegaraan Gambar diatas adalah proses transformasi DIM_STATUS_WN dimana proses tranformasi ini menarik data dari INPUT yang didapat dari hasil query yang mengambil Id_Status_WN dan Status_WN dari StatusWN di database

52 OLTP. Query tersebut juga membandingkan tanggal Insert data di tabel wilayah dengan tanggal di tabel FilterTimeStamp pada database OLAP. jika tanggalnya lebih besar maka data ditarik tetapi jika tanggalnya sama atau lebih kecil maka data tidak ditarik. Proses transformasi data di tujukan oleh arah panah yang menghubungkan source ke destination DIMENSI UMUR (DIM_UMUR) Gambar 4.11 DTS Dimensi Umur Gambar diatas adalah proses transformasi DIM_UMUR dimana proses tranformasi ini menarik data dari INPUT yang didapat dari hasil query yang mengambil Id_Umur dan umur dari umur di database OLTP. Query tersebut juga

53 membandingkan tanggal Insert data di tabel wilayah dengan tanggal di tabel FilterTimeStamp pada database OLAP. jika tanggalnya lebih besar maka data ditarik tetapi jika tanggalnya sama atau lebih kecil maka data tidak ditarik. Proses transformasi data di tujukan oleh arah panah yang menghubungkan source ke destination DIMENSI AGAMA (DIM_AGAMA) Gambar 4.12 DTS Dimensi Agama

54 Gambar diatas adalah proses transformasi DIM_UMUR dimana proses tranformasi ini menarik data dari INPUT yang didapat dari hasil query yang mengambil Id_agama dan Nama_Agama dari umur di database OLTP. Query tersebut juga membandingkan tanggal Insert data di tabel wilayah dengan tanggal di tabel FilterTimeStamp pada database OLAP. jika tanggalnya lebih besar maka data ditarik tetapi jika tanggalnya sama atau lebih kecil maka data tidak ditarik. Proses transformasi data di tujukan oleh arah panah yang menghubungkan source ke destination DIMENSI BIODATA WN (DIM_BIODATA_WN)

55 Gambar 4.13 DTS Dimensi Biodata WN Gambar diatas adalah proses transformasi DIM_BIODATA_WN dimana proses tranformasi ini menarik data dari INPUT yang didapat dari hasil query yang mengambil data kd_prop, kd_kab, kd_kec, kd_kel, kd_wilayah, kd_data_penduduk, Kd_Biodata_WNI, Nama_Lengkap, Alamat, TTL dari wilayah di database OLTP. Query tersebut juga membandingkan tanggal Insert data di tabel wilayah dengan tanggal di tabel FilterTimeStamp pada database OLAP. jika tanggalnya lebih besar maka data ditarik tetapi jika tanggalnya sama

56 atau lebih kecil maka data tidak ditarik. Proses transformasi data di tujukan oleh arah panah yang menghubungkan source ke destination DIMENSI Penduduk (DIM_Penduduk) Gambar 4.14 DTS Dimensi Penduduk Gambar diatas adalah proses transformasi DIM_Penduduk dimana proses tranformasi ini menarik data dari INPUT yang didapat dari hasil query yang mengambil data id_umur, Id_status_WN, Id_jenis_kelamin, Id_agama, kd_wilayah, kd_data_penduduk dari wilayah di database OLTP. Query tersebut juga membandingkan tanggal Insert data di tabel wilayah dengan tanggal di tabel FilterTimeStamp pada

57 database OLAP. jika tanggalnya lebih besar maka data ditarik tetapi jika tanggalnya sama atau lebih kecil maka data tidak ditarik. Proses transformasi data di tujukan oleh arah panah yang menghubungkan source ke destination FAKTA WILAYAH(FactAGR_DUK_WIL) Gambar 4.15 DTS Fakta Wilayah Gambar di atas adalah proses transformasi data FaktaWilayah, dimana proses transformasi ini menari data ke tabel FactAGR_DUK_WIL (Destination) di database OLAP dari source yang didapat dari hasil query pengambilan data

58 WIL_KEY, TIME_KEY, JUM_DUK_DISTR_WIL dari tabel DIM_WILAYAH, DIM_TIME di database OLAP, Kd_Wilayah, Kd_Prop, Kd_kab, Kd_Kec, Kd_Kel di database OLTP. Query tersebut juga membandingkan tanggal insert data di tabel DIM_WILAYAH dengan tanggal di tabel FilterTimeStamp di database OLAP. Jika tanggalnya lebih besar maka data ditarik tetapi jika tanggalnya sama atau lebih kecil maka data tidak ditarik. Proses transformasi data ditujukan oleh arah panah yang menghubungkan dari input ke destination FAKTA JENIS KELAMIN(FactAGR_DUK_JK) Gambar 4.16 DTS Fakta Jenis Kelamin

59 Gambar di atas adalah proses transformasi data FaktaWilayah, dimana proses transformasi ini menari data ke tabel FactAGR_DUK_JK (Destination) di database OLAP dari source yang didapat dari hasil query pengambilan data WIL_KEY, TIME_KEY, JK_KEY, JUMLAH_DUK_WIL_JK, JML_DUK_RASIO_JK dari tabel DIM_WILAYAH, DIM_TIME di database OLAP, Kd_Wilayah, Kd_Prop, Kd_kab, Kd_Kec, Kd_Kel, Id_Jenis_Kelamin, Jenis_Kelamin di database OLTP. Query tersebut juga membandingkan tanggal insert data di tabel DIM_JENIS_KELAMIN dengan tanggal di tabel FilterTimeStamp di database OLAP. Jika tanggalnya lebih besar maka data ditarik tetapi jika tanggalnya sama atau lebih kecil maka data tidak ditarik. Proses transformasi data ditujukan oleh arah panah yang menghubungkan dari input ke destination.

60 FAKTA UMUR (FactAGR_DUK_UMR) Gambar 4.17 DTS Fakta Umur Gambar di atas adalah proses transformasi data FaktaWilayah, dimana proses transformasi ini menari data ke tabel FactAGR_DUK_UMR (Destination) di database OLAP dari source yang didapat dari hasil query pengambilan data WIL_KEY, TIME_KEY, JK_KEY, UMR_KEY, JUMLAH_DUK_KLMPK_UMR, JML_DUK_RASIO_JK dari tabel DIM_WILAYAH, DIM_TIME,

61 DIM_JENIS_KELAMIN, DIMENSI_UMUR di database OLAP, Kd_Wilayah, Kd_Prop, Kd_kab, Kd_Kec, Kd_Kel, Id_Jenis_Kelamin, Jenis_Kelamin, Id_Umur, Umur di database OLTP. Query tersebut juga membandingkan tanggal insert data di tabel DIM_UMUR dengan tanggal di tabel FilterTimeStamp di database OLAP. Jika tanggalnya lebih besar maka data ditarik tetapi jika tanggalnya sama atau lebih kecil maka data tidak ditarik. Proses transformasi data ditujukan oleh arah panah yang menghubungkan dari input ke destination FAKTA STATUS WN(FactAGR_KWRGNGRAN)

62 Gambar 4.18 DTS Fakta Kewarganegaraan Gambar di atas adalah proses transformasi data FaktaWilayah, dimana proses transformasi ini menari data ke tabel FactAGR_DUK_UMR (Destination) di database OLAP dari source yang didapat dari hasil query pengambilan data WIL_KEY, TIME_KEY, JK_KEY,KWRGNGRAN_KEY,JUMLAH_DUK_KEWARGANEGARA AN, dari table DIM_WILAYAH, DIM_TIME, DIMENSI_KEWARGANEGARAAN, di database OLAP, Kd_Wilayah, Kd_Prop, Kd_kab, Kd_Kec, Kd_Kel, Id_Jenis_Kelamin, Jenis_Kelamin,

63 Id_Status_WN, Status_WN di database OLTP. Query tersebut juga membandingkan tanggal insert data di tabel DIM_KWRGNGRAN dengan tanggal di tabel FilterTimeStamp di database OLAP. Jika tanggalnya lebih besar maka data ditarik tetapi jika tanggalnya sama atau lebih kecil maka data tidak ditarik. Proses transformasi data ditujukan oleh arah panah yang menghubungkan dari input ke destination FAKTA STATUS AGAMA(FactAGR_AGAMA)

64 Gambar 4.19 DTS Fakta Agama Gambar di atas adalah proses transformasi data FaktaWilayah, dimana proses transformasi ini menari data ke tabel FactAGR_DUK_AGAMA (Destination) di database OLAP dari source yang didapat dari hasil query pengambilan data WIL_KEY, TIME_KEY, AGAMA_KEY, JUMLAH_DUK_AGAMA, dari table DIM_AGAMA, DIM_TIME, DIMENSI_WILAYAH, di database OLAP, Kd_Wilayah, Kd_Prop, Kd_kab, Kd_Kec, Kd_Kel, Id_Agama, Nama_Agama di

65 database OLTP. Query tersebut juga membandingkan tanggal insert data di tabel DIM_AGAMA dengan tanggal di tabel FilterTimeStamp di database OLAP. Jika tanggalnya lebih besar maka data ditarik tetapi jika tanggalnya sama atau lebih kecil maka data tidak ditarik. Proses transformasi data ditujukan oleh arah panah yang menghubungkan dari input ke destination.

66 RANCANGAN LAYAR APLIKASI Tujuan dibuatnya rancangan aplikasi data warehouse pada Kementerian Dalam Negeri adalah untuk memberikan kemudahan bagi pihak pengambil keputusan untuk mengenal lebih awal aplikasi data warehouse yang dibuat sehingga jika ada tampilan atau fitur yang kurang sesuai dengan keinginan dapat segera diperbaiki. Selain itu tujuan lain nya adalah untuk mempermudah mengakses data warehouse yang dibuat tanpa harus mengerti detail teknis dari datawarehouse Rancangan aplikasi data warehouse ini dibuat menggunakan Microsoft Visual Basic.Net sebagai front-end dan Microsoft SQL Server 2005 sebagai backend Berikut ini adalah tampilan yang keluar ketika memasuki aplikasi data warehouse untuk pertama kali Gambar 4.20 Rancangan layar halaman Login

67 Dalam halaman ini, user harus melakukan login untuk masuk kedalam aplikasi data warehouse dengan memasukan username dan password yang benar, apabila user salah memasukan username atau password akan muncul message box sebagai berikut Gambar 4.21 Pesan Eror saat Login Setelah user berhasil melalukan login, maka akan muncul layar utama aplikasi, dimana user dapat memilih menu yang tersedia sesuai dengan kebutuhan mereka. Gambar 4.22 Rancangan layar halaman Home

68 Setelah user memilih menu yang diinginkan, maka data-data yang di pilih tersebut akan ditampilkan dalam bentuk grafik laporan yang Standard dan 3D. Gambar 4.23 Rancangan layar halaman Grafik

69 Prototyping Aplikasi Data warehouse Halaman Login Berikut ini adalah tampilan yang keluar ketika pertama kali memasuki aplikasi Data Warehouse Gambar 4.24 Halaman Login Dalam halaman ini user harus login dengan memasukkan username dan password yang telah di berikan oleh admin, apabila username dan password yang dimasukkan salah maka akan muncul peringatan seprti gambar dibawah ini

70 Gambar 4.25 Halaman Login ketika salah inputan Halaman Home Halaman Home merupakan halaman pertama setelah melalukan login, halaman ini menampilkan aplikasi untuk membantu memilih jenis laporan, bentuk grafik serta memilih filter daerah. halaman ini menampilkan data yang telah dibentuk oleh admin sesuai dengan group dan tentang jenis laporan sesuai dengan data yang telah dibuat admin.

71 Gambar 4.26 Halaman Home Halaman filter laporan jumlah penduduk menurut wilayah Pada halaman ini berisi tentang laporan jenis jumlah penduduk dan berserta grafik yang standard dan grafik 3D.

72 Gambar 4.27 Halaman Home Laporan Jumlah Penduduk Menurut Wilayah Setelah memilih button show pada laporan jumlah penduduk menurut wilayah maka akan muncul gambar grafik yang standard. Pada grafik ini terbagi dua: pertama sumbu horinzontal berisi nama wilayah dan sumbu vertical berisi jumlah penduduk. Gambar 4.28 Grafik Standard/Batang Jumlah Penduduk Menurut Wilayah

73 Setelah memilih button show pada laporan jumlah penduduk menurut wilayah maka akan muncul gambar grafik 3D. Pada grafik ini terbagi dua: pertama sumbu horinzontal berisi nama wilayah dan sumbu vertical berisi jumlah penduduk. Gambar 4.29 Grafik 3D Jumlah Penduduk Menurut Wilayah

74 Tampilan data dari grafik jumlah penduduk menurut wilayah Gambar 4.30 Data Grafik Jumlah penduduk menurut wilayah Halaman filter laporan jumlah penduduk menurut Jenis Kelamin Pada halaman ini berisi tentang laporan jenis jumlah penduduk dan berserta grafik yang standard dan grafik 3D.

75 Gambar 4.31 Halaman Home Laporan Jumlah Penduduk Menurut Jenis kelamin Setelah memilih button show pada laporan jumlah penduduk menurut jenis kelamin, maka akan muncul gambar grafik yang standard. Pada grafik ini terbagi dua: pertama sumbu horinzontal berisi nama wilayah dan sumbu vertical berisi jumlah penduduk. Batang warna biru menjelaskan jumlah pria, sedangkan batang warna merah menjelaskan jumlah wanita.

76 Gambar 4.32 Grafik Standard/Batang Jumlah Penduduk Menurut Jenis Kelamin Setelah memilih button show pada laporan jumlah penduduk menurut jenis kelamin, maka akan muncul gambar grafik 3D. Grafik 3D menjelaskan perbedaan jumlah pria dan wanita tiap Provinsi. Perbedaan warna pada grafik batang ini menjelaskan provinsi yang ada di wilayah Sumatra.

77 Gambar 4.33 Grafik 3D Jumlah Penduduk Menurut Jenis Kelamin Tampilan data dari grafik jumlah penduduk menurut jenis kelamin Gambar 4.34 Data Grafik Jumlah penduduk menurut Jenis Kelamin

78 Halaman filter laporan jumlah penduduk menurut umur Pada halaman ini berisi tentang laporan jenis jumlah penduduk dan berserta grafik yang standard dan grafik 3D. Gambar 4.35 Halaman Home Laporan Jumlah Penduduk Menurut Umur Setelah memilih button show pada laporan jumlah penduduk menurut jenis kelamin, maka akan muncul gambar grafik yang standard. Pada grafik ini terbagi dua: pertama sumbu horinzontal berisi Kelompok umur dari dan sumbu vertical berisi jumlah penduduk.

79 Gambar 4.36 Grafik Standard/Batang Jumlah Penduduk Menurut Umur Setelah memilih button show pada laporan jumlah penduduk menurut jenis kelamin, maka akan muncul gambar grafik 3D. Pada grafik ini terbagi dua: pertama sumbu horinzontal berisi Kelompok umur dari dan sumbu vertical berisi jumlah penduduk.

80 Gambar 4.37 Grafik 3D Jumlah Penduduk Menurut Umur Tampilan data dari grafik jumlah penduduk menurut umur Gambar 4.38 Data Grafik Jumlah penduduk menurut Umur

81 Halaman filter laporan jumlah penduduk menurut Status Kewarganegaraan Pada halaman ini berisi tentang laporan jenis jumlah penduduk dan berserta grafik yang standard dan grafik 3D. Gambar 4.39 Halaman Home Laporan Jumlah Penduduk Menurut Status Kewarganegaraan Setelah memilih button show pada laporan jumlah penduduk menurut jenis kelamin, maka akan muncul gambar yang standard. Pada grafik ini terbagi dua: pertama sumbu horinzontal berisi nama propinsi dan sumbu vertical berisi jumlah penduduk. Warna Batang dari grafik menjelaskan jumlah WNI Pria, WNI Wanita, WNA Pria dan WNA Wanita.

82 Gambar 4.40 Grafik Standard/Batang Jumlah Penduduk Menurut Status Kewarganegaraan Setelah memilih button show pada laporan jumlah penduduk menurut jenis kelamin, maka akan muncul gambar 3D. Pada grafik ini terbagi dua: pertama sumbu horinzontal berisi nama propinsi dan sumbu vertical berisi jumlah penduduk. Warna Batang dari grafik menjelaskan jumlah WNI Pria, WNI Wanita, WNA Pria dan WNA Wanita.

83 Gambar 4.41 Grafik 3D Jumlah Penduduk Menurut Status Kewarganegaraan Tampilan data dari grafik jumlah penduduk menurut status kewarganegaraan Gambar 4.42 Data Grafik Jumlah penduduk menurut Status Kewarganegaraan

84 Halaman filter laporan jumlah penduduk menurut Agama Pada halaman ini berisi tentang laporan jumlah penduduk Menurut agama dan berserta grafik yang standard dan grafik 3D. Gambar 4.43 Halaman Home Laporan Jumlah Penduduk Menurut Agama Setelah memilih button show pada laporan jumlah penduduk menurut jenis kelamin, maka akan muncul gambar Standard. Pada grafik ini terbagi dua: pertama sumbu horinzontal berisi nama agama dan sumbu vertical berisi jumlah penduduk. Warna Batang dari grafik menjelaskan jumlah agama di seluruh propinsi serta Tampilan data dari grafik jumlah penduduk menurut agama.

85 Gambar 4.44 Grafik Standard/Batang dan Data grafik Jumlah Penduduk Menurut Agama

86 4. 2 Implementasi Sistem Metode Implementasi Metode implementasi yang dipilih adalah metode pararel dimana Sistem baru dijalankan bersama-sama dengan sistem lama, jika system baru tidak ada masalah maka sistem lama dihentikan pemakaiannya Jadwal Implementasi Penerapan aplikasi data warehouse terdiri dari beberapa tahapan berkelanjutan, dengan penjadwalan yang dapat dilihat pada table berikut ini: Minggu Ke Backup Database Create Database Conversion Database Process ETL (Extract, Transfer and Load) Instalation Vb.Net Aplication Pelatihan

87 Mulai Pelatihan atau Implementasi Kebutuhan Sumber Daya Tabel 4.21 Jadwal Implementasi Dalam mendukung perancangan aplikasi data warehouse ini, aspek yang harus diperhatikan adalah sumber daya pendukung berupa piranti lunak (Software) dan perangkat keras (Hardware). Untuk senantiasa menjaga dan meningkatkan performansi dari data warehouse dan aplikasi yang telah dirancang secara berkesinambungan perlu dilakukan peningkatan mutu dan spesifikasi dari perangkat keras (Hardware). Berikut diuraikan kebutuhan yang diperlukan baik dari segi teknologi maupun personil yang dianggap memegang peranan penting Kebutuhan Spesifikasi Perangkat Keras (Hardware) Perangkat keras (Hardware) yang merupakan penunjang dan juga pendukung implementasi data warehouse yang dibangun adalah berupa perangkat atau komponen fisik dari sistem. Hal hal yang harus diperhatikan dalam pemilihan perangkat keras yang akan digunakan antara lain: kualitas dan kapasitas perangkat keras dalam mengoptimalkan operasi yang akan dilakukan oleh data warehouse. Beberapa perangkat keras yang digunakan dalam pengimplementasian sistem antara lain adalah server, dengan pertimbangan tingkat penanganan query dalam jumlah yang besar yang akan dilakukan terhadap data warehouse. Disini spesifikasi dari server sangat menentukan tingkat performasi dari data warehouse.